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大數(shù)據(jù)文摘授權(quán)轉(zhuǎn)載自AI科技評論

作者 |?劉冰一、Ailleurs

編輯 | 陳彩嫻

Mike Ferguson ，麻省理工學(xué)院大腦和認(rèn)知科學(xué)系 (MIT BCS) 擔(dān)任研究軟件工程師/ML工程師。專門研究 Brain-Score（一種衡量類腦 AI 的工具）。他于 2021 年春季畢業(yè)于弗吉尼亞大學(xué)，獲得計(jì)算機(jī)科學(xué)和應(yīng)用數(shù)學(xué)學(xué)士學(xué)位，以及認(rèn)知科學(xué)和哲學(xué)學(xué)士學(xué)位。

圖注：Mike Ferguson

在本文中，Mike分享了在麻省理工學(xué)院人工智能實(shí)驗(yàn)室一年中學(xué)到的 5 件事，包括他生活、成功和知識的一些看法，希望你覺得有趣或有用。

承認(rèn)自己的盲區(qū)，質(zhì)疑一切

Mike在開始在麻省理工學(xué)院工作之前，剛從 UVA 畢業(yè)，主修計(jì)算機(jī)科學(xué)和認(rèn)知科學(xué)，并輔修哲學(xué)和數(shù)學(xué)，自我感覺還不錯(cuò)，然而，當(dāng)他第一次參加麻省理工學(xué)院周會(huì)時(shí)傻眼了——他發(fā)現(xiàn)自己最多理解了討論內(nèi)容的大約 10-20%，在接下來的幾周內(nèi)他都在懷疑人生：難道智商太低不配進(jìn)入麻省理工學(xué)院嗎？為什么看起來只有自己不懂的樣子？

Mike注意到，實(shí)驗(yàn)室最聰明的人總是不斷地提出問題，僅在第一周，他遇到了 5 或 6 個(gè)研究 AI 和神經(jīng)科學(xué)交叉領(lǐng)域的人，研究 AI 和神經(jīng)科學(xué)的交叉點(diǎn)的時(shí)間比他活著的時(shí)間還長。即使他們在領(lǐng)域以最大的專注度研究的數(shù)十年，甚至達(dá)到了絕對的巔峰，但還是在不斷提出問題，解決問題和驗(yàn)證假設(shè)。

他明白自己來麻省理工的目的就是來不斷解決不懂之處的。他放棄了偽裝自己，坦然承認(rèn)自己不了解目前進(jìn)展的工作。

從不停止提問，每個(gè)疑問代表著一次機(jī)會(huì)——可以縮小理解差距，提高自己的知識。正是對自己已有知識的充分認(rèn)識，思考對立面是什么，才會(huì)拓展自己的知識邊界?？偸侵С滞掠^點(diǎn)，總是希望別人知道他們有多聰明，是缺乏安全感的表現(xiàn)。在一個(gè)沒有認(rèn)知沖突的安全環(huán)境中，只會(huì)將自己的置于溫水煮青蛙的境地。

不要想為什么要提問，而是不要停止提問。當(dāng)你思考永恒、生命和現(xiàn)實(shí)背后奇妙結(jié)構(gòu)的奧秘時(shí)，你不感到敬畏嗎？這就是人類思維的奇跡——使用它的結(jié)構(gòu)、概念和公式作為工具來解釋人類的所見、所感和所觸。

現(xiàn)在，他已經(jīng)養(yǎng)成了如果被問到一個(gè)問題，他會(huì)迅速反映說“我不確定，我必須調(diào)查一下”或“很好建議，我必須進(jìn)行更多試驗(yàn)才能確認(rèn)”。

有時(shí)直率效果更好

“不要粉飾狗屎——它只會(huì)阻礙科學(xué)進(jìn)步。我們沒時(shí)間搞那些廢話。”

當(dāng)他被告知在麻省理工學(xué)院實(shí)驗(yàn)室擔(dān)任的職位時(shí)，Mike想到了自己本科期間結(jié)識的從麻省理工學(xué)院 EECS 獲得學(xué)士和博士學(xué)位的教授。他跑去咨詢該教授一堆問題：麻省理工學(xué)院怎么樣？文化上與 UVA 的異同？長相怪異的蒂姆·比弗（Tim Beaver）是怎么回事？波士頓物價(jià)為什么這么貴……

教授告訴他很多很棒的技巧，但他特別記得的是他的“警告”：“在麻省理工學(xué)院，直率無處不在。如果你有一個(gè)愚蠢的想法，人們會(huì)告訴你的。如果你不擅長你所做的事情，人們也會(huì)告訴你；如果你的假設(shè)是垃圾，對方無論是在幾個(gè)人的房間里都會(huì)對你指出?！?/span>

Mike拿小本本記下，在幾個(gè)月后召開了他的第一次實(shí)驗(yàn)室會(huì)議時(shí)就領(lǐng)教了其中厲害......他有一些想法，被大家告知不成熟；他犯了一個(gè)技術(shù)錯(cuò)誤，被人直接叫了出來。麻省理工學(xué)院的每個(gè)人都會(huì)遇到這種情況——無論你在《Science》上發(fā)表了 13篇論文，還是從未發(fā)表過。這似乎都是在麻省理工學(xué)院會(huì)遇到的一種文化。事實(shí)上，如果有聽眾不斷插話和提問，這甚至被視為一種尊重的表現(xiàn)——意味著他們很感興趣！如果自己的演示沒有人打斷，那可能是一件乏味的事情。

對知識的探索和對科學(xué)前沿的推動(dòng)在MIT是神圣的，這種能夠獲得坦率、客觀的反饋尤為推崇。在MIT，直率溝通的時(shí)間和地點(diǎn)是隨時(shí)隨地的，你可以專注于工作，而不必?fù)?dān)心批評是對本人的，它們僅僅是對工作的批評。在過去的幾個(gè)月里，Mike來尋求這種直率和客觀的反饋，隨著時(shí)間的推移和獲得該領(lǐng)域的知識方面提供了最大的“物有所值”。

我們嘗試學(xué)習(xí)的時(shí)間有限盡己所能，那么為什么不去擁抱批評這種直觀反饋呢？

學(xué)徒心態(tài)

“反復(fù)的失敗會(huì)讓你的精神變得堅(jiān)強(qiáng)，并以絕對清晰的方式向你展示必須如何去做?！?/span>

Mike有一項(xiàng)堅(jiān)持了 3 年多的 Book-a-Week 挑戰(zhàn)。在近四年的時(shí)間里閱讀了 170 多本關(guān)于人工智能、哲學(xué)以及作為人類的意義的書籍。

他從書中獲取的是：要成為某事的大師，真正了解一個(gè)領(lǐng)域并產(chǎn)生影響，必須經(jīng)歷發(fā)展的各個(gè)階段。完成正規(guī)教育后，你可以進(jìn)入“學(xué)徒”階段，必須學(xué)習(xí)做事的方式和規(guī)則（無論是明確的還是隱含的）。持續(xù) 3 年到 10 年以上，接下來進(jìn)入創(chuàng)造階段，在這個(gè)階段可以擴(kuò)展并發(fā)揮自己的創(chuàng)造性和獨(dú)立性。最后，你進(jìn)入掌握階段，掌握一門學(xué)科或領(lǐng)域就是一種投資。通過掌握一門學(xué)科，以一種有意義的方式發(fā)揮您的全部潛力。這是對未來幸福和成就的投資，也是一種避免陷入死胡同或隨著年齡增長而感到不快樂的方法。

在深入學(xué)習(xí)人工智能/神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域，Mike就覺得自己正處于學(xué)徒階段，用他最喜歡的作家Robert Greene?的話來說，“接受理想的學(xué)徒制”。提出問題，熱切地尋求知識，在學(xué)習(xí)事物時(shí)永遠(yuǎn)不要有優(yōu)越感——任何與自己領(lǐng)域相關(guān)的事物，即使是看似無關(guān)的事物，都值得學(xué)習(xí)。

成為一個(gè)有自主意識的勞動(dòng)者

人工智能是否可以體驗(yàn)情緒是一個(gè)非常有爭議的話題，他已經(jīng)寫了很多文章，惹惱了他的實(shí)驗(yàn)室伙伴，而且還沒有接近答案，「我只知道我們是人類，擁有數(shù)千年的進(jìn)化遺產(chǎn)。我們的幸福、悲傷、希望、勝利和失敗等情緒或思維是非常獨(dú)特的。它們正是使我們成為人類的東西，也是在人工智能中很難很快復(fù)制的東西。」

我們的大腦出現(xiàn)故障的方式比正常運(yùn)行的方式要多，多巴胺水平可能會(huì)失控，出現(xiàn)病變，信號丟失或重定向不當(dāng)……故障列表幾乎是無窮無盡的，我們都會(huì)犯錯(cuò)，這是一件再普通不過的事，我們的所有情緒都是有價(jià)值的，是人能夠區(qū)別于類腦系統(tǒng)和機(jī)器的重要部分。

在這個(gè)美麗的星球上，我們一直是一個(gè)有知覺的人，一個(gè)會(huì)思考的動(dòng)物，而這本身就是一種巨大的特權(quán)和冒險(xiǎn)。

想想之前已經(jīng)被歷史遺忘的所有故事，生存、愛情、苦難、逆境等主題在幾個(gè)世紀(jì)中回響，獨(dú)特的思維是時(shí)空里永恒且獨(dú)特的紀(jì)念。所以，不管你生活中發(fā)生的任何其他事情，無論好壞，不管日常無聊的生存任務(wù)，不管你個(gè)人的得失：只要記住，成為一個(gè)有意識的、工作的人就是一項(xiàng)了不起的壯舉。

科學(xué)是一種思維方式，而非知識體系

近來一種“反科學(xué)”的風(fēng)氣在美國各地興起，這在很多方面令人非常不安?？枴に_根（Carl Sagan），在 1996 年已經(jīng)驚人地預(yù)測到了這種現(xiàn)象：

對于我子孫時(shí)代的美國，我有一種預(yù)感——那時(shí)，美國是一種服務(wù)和信息經(jīng)濟(jì)，幾乎所有的制造業(yè)都轉(zhuǎn)移到其他國家；令人敬畏的技術(shù)力量掌握在極少數(shù)人手中，代表公共利益的人甚至無法理解這些問題；人們失去制定自己議程或明智地質(zhì)疑當(dāng)權(quán)者的能力；人們的批判能力衰退，關(guān)于偽科學(xué)和迷信的輕信陳述泛濫，人們幾乎不知不覺地滑回迷信和黑暗中去......

——卡爾·薩根《惡魔出沒的世界：科學(xué)就像黑暗中的蠟燭》

一種對科學(xué)事業(yè)本身的懷疑似乎也越來越流行，怎樣對抗這種“反科學(xué)之風(fēng)”？Mike根據(jù)在MIT迄今所觀察到的事情提供了一些見解。

首先，就是上文第一章節(jié)所說——質(zhì)疑一切。沒有任何東西可以免于審查和合理的懷疑。當(dāng)你看到一篇文章時(shí)，先看看是誰寫的，看看他們之前的工作，是否有資本推動(dòng)。在得出結(jié)論之前，要交叉地參考來源進(jìn)行確認(rèn)。問問別人為什么要爭論，以及可以得到什么。如果論點(diǎn)存在偏見歷史，那么自己很可能只看到事情的一面。

第二，分析論據(jù)，尋找邏輯中的常見錯(cuò)誤，比如人身攻擊、不合邏輯的推理，選擇和確認(rèn)偏差（其中選擇性偏好最為要緊，因?yàn)樗a(chǎn)生的深遠(yuǎn)影響難以被發(fā)現(xiàn)）；跟隨作者提出論點(diǎn)的過程，確保論點(diǎn)在哲學(xué)上是有效的（correct，前提正確）、合理的（sound，結(jié)論從前提中得到）；警惕錯(cuò)誤的暗示、毫無根據(jù)的主張和被人為控制的圖表數(shù)據(jù)；要為所有論斷尋求證據(jù)，沒有證據(jù)就可以斷言的東西，也可以在沒有證據(jù)的情況下被駁回。

最后，認(rèn)識到人都會(huì)犯錯(cuò)。數(shù)據(jù)往往不完整或有偏差，新的證據(jù)出現(xiàn)可能會(huì)沖擊原本立論。思想是可以改變的，也應(yīng)該去改變。成熟的做法是——面對新的事實(shí)時(shí)，讓舊觀念消失，并承認(rèn)所犯的任何錯(cuò)誤。

圖片來源：Greg Rakozy

Mike希望這些建議可以幫助我們在這個(gè)看似“后真相”的世界中找到方向，學(xué)會(huì)深入挖掘論點(diǎn)，對結(jié)論的得出方式進(jìn)行分析?？茖W(xué)是一種思維方式，是開放思想和懷疑主義之間的微妙界線。關(guān)鍵是，只要稍加實(shí)踐，科學(xué)就能深刻地影響一個(gè)人的世界觀。

參考鏈接：

https://towardsdatascience.com/5-things-i-have-learned-working-in-an-mit-ai-research-lab-for-a-year-a65b4fcaef31

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我在MIT人工智能研究實(shí)驗(yàn)室工作一年學(xué)到的 5 件事